ABSTRACT
Contexte et objectif. Les accidents et incidents anesthésiques peuvent affecter sérieusement le pronostic vital des patients, il est crucial d'en identifier les déterminants. La présente étude, basée sur le modèle bayésien, vise à concevoir un modèle de prédiction des accidents anesthésiques, afin d'en déterminer les facteurs favorisants. Méthodes. Un modèle subjectif Bayésien (MSB) a été construit par quinze praticiens anesthésistes sélectionnés dans 8 grandes institutions hospitalières de Kinshasa. Ils ont été interviewés et formés par la méthode Delphi sur le sujet. La technique de Brainstorming a permis aux experts d'élaborer une liste de 188 facteurs et la technique du groupe nominal, leur a permis d'en déterminer 58 qui ont été regroupés en 8 facteurs indépendants, mutuellement exclusifs pour les calculs des QAPRI, Likelihood Ratio, QAPO et enfin des probabilités de la survenue des accidents et incidents anesthésiques (A.I.A.). Résultats. Le panel de 15 experts a identifié 8 facteurs suivants : présence d'un état de santé défavorable, des médicaments avec effets indésirables, des anesthésistes non qualifiés et non compétents, pratique inadéquate de l'acte anesthésique, complexité de l'acte chirurgical et incompétence du chirurgien, absence et/ou inadéquation des matériels, intervention réalisée en urgence et organisation inadéquate. Le quotient de probabilité à priori (QAPRI) a été de 0,43. Les différentes Likelihood Ratio calculées sont LHR =2,4 ; LHR= 1,9 LHR = 1,4 ; LHR = 1,3 ; LHR=1,2 ; LHR=0,8. Les deux QAPO sont de 0,9 pour tous les facteurs présents et de 0,19 pour tous les facteurs absents. Les différentes probabilités sont : P=0,9 ; P=0,8 ; P=0,7 ; P=0,6 ; P=0,5 ; P=0,4 ; P=0,3. Conclusion. L'identification des facteurs favorisants par le modèle Bayésien, pourra aider les praticiens à prendre les mesures préventives primaires, pour la réduction de la morbidité des accidents anesthésiques dans notre contexte